Адаптивное Краткосрочное Прогнозирование Потребления Электроэнергии Автономными Энергосистемами Малых Северных Поселений На Основе Методов Корреляционного Анализа

Abstract

Ссылка для цитирования: Адаптивное краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов корреляционного анализа / Ю.Н. Исаев, О.В. Архипова, В.З. Ковалев, Р.Н. Хамитов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 2. – С. 224-239.
 Одной из основных проблем построения энергоэффективных и нересурсоемких систем децентрализованного электроснабжения Арктической зоны и районов Крайнего Севера является прогнозирование потребления электрической энергии малыми северными поселениями. Среди существующих методов, дающих приемлемый по точности результат, можно выделить подходы на базе эконометрического метода ARIMA. Рассмотрен метод на основе разложения Вольда и корреляционных функций стохастического процесса, построена адаптивная модель разностного уравнения, позволяющая прогнозировать процесс энергопотребления активной мощности автономных систем малого поселения на интервале 0–4 часа, за счет сведения стохастического процесса к стационарному Марковскому процессу с короткой памятью. Цель: построение методики краткосрочного прогноза потребления электрической энергии автономными энергосистемами малых северных поселений с учетом специфики энергопотребления в условиях Арктической зоны и Крайнего Севера на основании стохастического ряда данных об электрической энергии, потребленной поселением за предшествующий период. Методы: подход к получению краткосрочного прогноза потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений, который базируется на эконометрическом методе ARIMA. При этом конструируется разностное уравнение для детерминированной и случайной компонент имеющегося стохастического ряда энергопотребления; используются декомпозиция Вольда и корреляционные функций процесса энергопотребления. Для адаптации модели исследуемый стохастический процесс сводится к Марковскому процессу с короткой памятью. Для этого необходимо использовать разностный оператор, который уменьшает относительный вклад детерминированной составляющей процесса потребления. Результаты. На основе декомпозиции Вольда и корреляционных функций удалось получить модель, дающую краткосрочный прогноз энергопотребления активной мощности на интервал упреждения до 4 часов. Выводы. На основе декомпозиции Вольда и корреляционных функций стохастического процесса авторам работы удалось получить адаптивную модель разностного уравнения, позволяющую прогнозировать процесс энергопотребления активной мощности автономных систем малого поселения с интервалом упреждения в 4 часа. Стационарность случайного процесса производилась с помощью введения разностного оператора первого порядка, позволяющего уменьшить относительный вклад детерминированной составляющей стохастического ряда. Авторам удалось свести процесс к стационарному Марковскому процессу с короткой памятью. Коэффициенты разложения разностного уравнения оценивались с помощью решения нелинейного уравнения, заключающегося в поиске глобального максимума функции правдоподобия. Построенные 90 % вероятностные границы позволяют говорить об удовлетворительной подстройке адаптивных параметров разностного уравнения для прогнозирования системы. Результат моделирования прогноза с упреждением в 4 часа показывает хорошее согласие с экспериментом.